使用 lapply 将单个数据帧子集到 R 中的数据帧列表中

Question

祝大家节日快乐！

这个网站对我过去的编程需求特别有帮助，所以我希望你能在这里帮助我，但我有点卡住了:)

上下文

目前，我有一个名为wc_match_data 的充满足球比赛的数据框。这是它的样子：

type_id tourn_id day month year team_A   score_A score_B team_B   win     loss
f       wc_1934  27  5     1934 Germany  5       2       Belgium  Germany Belgium

我无法拟合最后一列draw 的数据，但基本上draw 列是TRUE，如果比赛是平局，则为FALSE。在平局的情况下，输赢一栏只填DRAW。

type_id 是 f 或 q，具体取决于比赛是世界杯预选赛还是世界杯决赛。 tourn_id 指的是比赛所针对的锦标赛，无论是预选赛还是决赛。

我想做的事

我基本上是在尝试为每个世界杯年份（1930、1934、1950、1954 等）创建一个新的数据框列表。每个新数据框的第一列应该是仅参加过该世界杯比赛的国家（因此每次比赛都会改变）。

这就是我正在做的事情

# Create tournament vector (20 total)
wc_years       <- levels(wc_match_data$tourn_id)

# Create empty list
wc_dataframes  <- list()

# Filter
wc_dataframes  <- lapply(wc_years, function(year)
                         data.frame(subset(wc_match_data, tourn_id == year))

这对我不起作用。它确实创建了一个包含 20 个元素的列表，但是当我在我的环境中查看它时，一切都变得无法识别，并且 20 个数据帧中的每一个的 tourn_id 列都表示它有 20 个级别，这显然不是我想要的。它应该只是一个。我很迷茫，有人能指出我正确的方向吗？如果这能让事情变得更简单，我很乐意将我的数据发送给您。

最后一点

如您所知，我什至还没有考虑将独特的国家/地区纳入lapply 函数。我知道这段代码：

unique(c(as.character(unique(wc_match_data$team_A)),
                      as.character(unique(wc_match_data$team_B))))

将返回所有世界杯的唯一国家/地区列表，但我需要这些用于每个个人世界杯，我真的不知道该怎么做。

非常感谢您的帮助，祝您节日快乐！我希望这个问题可以帮助将来的人:)

Answer 1

您在寻找split 功能吗？基本上，您将使用年份作为您的案例中的拆分因素。让我展示一个使用此功能的示例：

set.seed(1)
dat=data.frame(matrix(rnorm(10*5),10,5))
split(dat,rep(1:5,each=2))
$`1`
          X1        X2        X3         X4         X5
1 -0.6264538 1.5117812 0.9189774  1.3586796 -0.1645236
2  0.1836433 0.3898432 0.7821363 -0.1027877 -0.2533617

$`2`
          X1         X2          X3          X4        X5
3 -0.8356286 -0.6212406  0.07456498  0.38767161 0.6969634
4  1.5952808 -2.2146999 -1.98935170 -0.05380504 0.5566632

$`3`
          X1          X2          X3         X4         X5
5  0.3295078  1.12493092  0.61982575 -1.3770596 -0.6887557
6 -0.8204684 -0.04493361 -0.05612874 -0.4149946 -0.7074952

$`4`
         X1          X2         X3         X4        X5
7 0.4874291 -0.01619026 -0.1557955 -0.3942900 0.3645820
8 0.7383247  0.94383621 -1.4707524 -0.0593134 0.7685329

$`5`
           X1        X2         X3        X4         X5
9   0.5757814 0.8212212 -0.4781501 1.1000254 -0.1123462
10 -0.3053884 0.5939013  0.4179416 0.7631757  0.8811077